Supercomputación para investigar el Alzheimer

La supercomputación permitirá lograr avances en la investigación de enfermedades como el Alzheimer gracias a una mayor capacidad para analizar datos. Una revolución que también impactará en otras áreas de la medicina y de la ciencia en general. ¿Estamos preparados para ello?

Incluso los menos avanzados en tecnología habrán escuchado en más de una ocasión que el Big Data permitirá detectar enfermedades y mejorar la capacidad de los profesionales sanitarios para tomar decisiones a la hora de tratarlas. La llegada de la Inteligencia Artificial automatizará estos procesos, permitiendo diagnósticos instantáneos con solo mostrar pruebas del paciente a un software. Es una revolución cuyos límites todavía desconocemos, pero que tiene múltiples variables capaces de impactar en todos los procesos sanitarios.

Sin embargo, estos complejos sistemas necesitan capacidades informáticas muy avanzadas, ya que los sistemas de inteligencia artificial tienen que realizar múltiples operaciones prácticamente en tiempo real, analizando una enorme cantidad de datos procedentes de diversas fuentes. Los ordenadores habituales no tienen esa capacidad, algo que suele suplirse recurriendo a la computación en la nube, que permite ejecutar esos programas en ordenadores ubicados a distancia que sí disponen de esa capacidad.

Superordenadores para investigar enfermedades

Un ejemplo de ello es el que ha presentado recientemente el KTH Royal Institute of Technology (KTH), proveedor líder de servicios de alta computación para la investigación académica, como parte de la infraestructura de investigación de alta computación NAISS, que ha adquirido nuevos recursos de supercomputación equipados con CPUs AMD EPYC y GPUs AMD Instinct. Estas ayudan a conseguir mejoras significativas en la investigación de la enfermedad de Alzheimer o en el transporte marítimo sostenible, entre otras aplicaciones.

Cuando esté totalmente desplegado, el superordenador -denominado Dardel- ofrecerá un rendimiento máximo previsto de unos 13,5 petaflops para aplicaciones científicas clave, como la dinámica de fluidos computacional, investigación biofísica y genómica, ciencia de materiales y química computacional.

Un rendimiento nunca visto

A la hora de adquirir el superordenador, KTH se enfrentó al reto de tener que dar cabida a este variado ecosistema de aplicaciones. Por ello, se consideraron las CPUs AMD EPYC y GPUs AMD Instinct para la implementación del superordenador, con el fin de ofrecer alto rendimiento por núcleo, ancho de banda de memoria y eficiencia energética para conseguir un sistema que será al menos seis veces más rápido que el superordenador anterior de KTH.

“Hemos comprobado que el rendimiento de una AMD Instinct MI250X es comparable al de dos GPU NVIDIA A100, pero consume aproximadamente la mitad de energía”, afirma el profesor Dirk Pleiter, director del PDC Center for High-Performance Computing en KTH. “La mayoría de los sistemas que se han desplegado recientemente se basan en procesadores AMD EPYC porque proporcionan un rendimiento extraordinario para las aplicaciones científicas típicas”, destaca.

Datos para salvar vidas

Si bien estas explicaciones pueden resultar absolutamente desconocidas para gran parte de la población de a pie, la realidad es que esta tecnología permitirá analizar un gran conjunto de datos a gran velocidad. Por explicarlo de forma llana, estos superordenadores son capaces de evaluar grandes cantidades de información en tiempo real, buscando en esos datos patrones concretos que encajen con la petición.

En el caso de un diagnóstico médico, el superordenador podrá rebuscar en bases de datos con millares de pruebas de todo tipo y sus correspondientes diagnósticos. De este modo, cuando se le presente la prueba realizada a un paciente, el superordenador buscará similitudes entre la prueba presentada y las que tiene almacenadas de otros pacientes. Al hallar similitudes, el algoritmo podrá interpretar posibles diagnósticos, de manera que se podrá diagnosticar una enfermedad de forma automatizada en cuestión de segundos.

La revolución que esto supondrá para la medicina abre un potencial de mejora de la calidad de vida de los pacientes inimaginable, al acelerar procesos que ahora llevan días o semanas, y reducir el riesgo de errores hasta prácticamente hacerlos desaparecer.

En el caso de la investigación, esta capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permitirá hallar patrones que el ojo humano no puede ni ver ni interpretar, de manera que se podrán encontrar nuevas áreas de trabajo e investigación para avanzar en el conocimiento de patologías en las que confluyen múltiples variables, lo que las hace especialmente complejas. El futuro se escribe hoy, y la tecnología está trabajando entre bambalinas para que las próximas décadas sean totalmente diferentes a lo que conocemos ahora.